韩国国内开发出一项技术，能够像用“CT”拍摄一样，清晰地观测复杂的多重光学模态量子运算，对运算过程进行分析并加以优化。预计该技术将有助于推动下一代量子计算和量子通信技术的发展。
KAIST表示，物理学系 Ra Youngsik 教授研究团队开发出了“量子运算层析成像（Quantum Process Tomography）”技术，可快速、准确把握量子计算机内部发生的多重光学模态量子运算特性，并于17日对外公布。
（自左起）KAIST物理学系硕博连读课程学生 Gwak Geunhui、教授 Ra Youngsik、博士后研究员 Noh Chan、硕博连读课程学生 Yoon Youngdo，（左上）Imperial College London教授 Kim Myungsik。KAIST提供
View original image层析成像是一种类似医疗用CT的技术，通过多种数据复原肉眼不可见的内部结构。在量子计算领域，用多种实验数据重构量子运算内部的工作原理同样是必不可少的技术。
若要使量子计算机的性能远超传统计算机，就必须能同时操控更多的量子单元（量子比特或模态）。
然而，量子比特或光学模态数量越多，层析成像所需的工作量就呈指数级增长，以现有技术甚至难以分析5个光学模态。
与此不同的是，研究团队开发的这项技术可以像CT拍摄那样，将量子运算内部发生的过程清晰描绘出来。
为此，研究团队引入了一种能够精确刻画非线性光学过程（nonlinear optical process）的新数学表达方式。
在量子计算机内部，多束光信号相互影响，以极其复杂的方式纠缠并运动。该数学表达通过分析“增幅矩阵（Amplification matrix）”，刻画光在相互作用中被放大和改变的复杂量子状态；并通过“噪声矩阵（Noise matrix）”，刻画由于外部环境导致的噪声或损耗掺入了多少。
这种方法构建出一幅“量子状态地图”，能够将光本身量子特性的变化（理想变化）与现实世界中不可避免的噪声（非理想变化）分开或同时精确识别，从而以更贴近现实的方式阐明量子计算机的运行。
尤其是，研究团队向系统输入多种“光信号（量子状态）”，并精密观测相应输出结果发生了怎样的变化。随后，利用以最高精度解释所采集数据的统计方法——最大似然估计，反向追踪“内部实际发生了何种运算”。
研究结果显示，团队首次在全球范围内成功以实验方式阐明了16个光学模态（光信号）相互纠缠并协同工作的超大规模量子运算。过去只要模态数稍有增加，所需分析量就会呈爆炸式增长，实际上最多只能分析到5个模态，此次成果突破了这一既有方法的限制。之所以成为可能，是因为大幅减少了所需的计算量。
Ra 教授表示：“本次研究的意义在于，革命性地提升了作为量子计算必备基础技术的量子运算层析成像的效率”，“所掌握的技术今后将有助于提升量子计算、量子通信、量子传感等多种量子技术的可扩展性和可靠性。”
另一方面，本次研究由物理学系 Gwak Geunhui 硕博连读生作为第一作者参与，Noh Chan 博士后研究员、Yoon Youngdo 硕博连读生以及帝国理工学院（Imperial College London） Kim Myungsik 教授共同参与撰写。
这一研究成果（论文）已于本月11日在国际学术期刊《自然·光子学（Nature Photonics）》在线版上正式发表。
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